KR101377346B1 - Method and apparatus for recognizing parking slot - Google Patents

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Abstract

본 발명은 주차공간 인식 방법 및 그 장치에 관한 것이다. 더욱 상세하게는, 센서 데이터의 부족이나 과다하여 인식 오차가 발생할 수 있는 상황에서도, 주차공간의 주변에 있는 물체의 위치를 정확하게 파악하여 주차공간을 정확히 인식할 수 있도록 해주는 주차공간 인식 방법 및 그 장치에 관한 것이다.The present invention relates to a parking space recognition method and an apparatus thereof. More specifically, a parking space recognition method and apparatus for accurately recognizing a parking space by accurately detecting the position of an object around the parking space even in a situation where a recognition error may occur due to a lack or excessive sensor data. It is about.

Description

주차공간 인식 방법 및 그 장치{METHOD AND APPARATUS FOR RECOGNIZING PARKING SLOT}Parking space recognition method and device therefor {METHOD AND APPARATUS FOR RECOGNIZING PARKING SLOT}

본 발명은 주차공간 인식 방법 및 그 장치에 관한 것이다. 더욱 상세하게는, 센서 데이터의 부족이나 과다하여 인식 오차가 발생할 수 있는 상황에서도, 주차공간의 주변에 있는 물체의 위치를 정확하게 파악하여 주차공간을 정확히 인식할 수 있도록 해주는 주차공간 인식 방법 및 그 장치에 관한 것이다.The present invention relates to a parking space recognition method and an apparatus thereof. More specifically, a parking space recognition method and apparatus for accurately recognizing a parking space by accurately detecting the position of an object around the parking space even in a situation where a recognition error may occur due to a lack or excessive sensor data. It is about.

종래의 주차 제어 장치에서는 센서(예: 초음파 센서)를 이용하여 주차공간을 인식하고, 인식 결과에 근거하여 차량의 조향 제어를 통해 인식된 주차공간으로 주차 제어를 수행하게 된다. In the conventional parking control apparatus, a parking space is recognized using a sensor (for example, an ultrasonic sensor), and parking control is performed to the recognized parking space through steering control of the vehicle based on the recognition result.

이러한 주차 제어를 안전하고 정확하게 수행하기 위해서는 주차공간에 대한 정확한 인식이 이루어져야 하고, 이러한 주차공간의 정확한 인식은 주차공간의 주변에 있는 장애물에 대한 위치를 정확히 파악함으로써 가능하게 된다. In order to perform the parking control safely and accurately, accurate recognition of the parking space must be made, and the accurate recognition of the parking space can be made by accurately identifying the position of the obstacle around the parking space.

하지만, 종래의 주차 제어 장치는 주차공간 인식시 이용하는 센서 데이터가 너무 부족하거나 과다하여 주차공간의 주변에 있는 장애물의 양측 코너점이 실제와는 다르게 결정되어, 장애물의 위치를 잘못 파악하여 주차공간을 잘못 인식하는 문제점이 발생할 수 있다. 이러한 주차공간 인식의 오류는 안전하고 정확한 주차 제어를 저해하는 요인이 된다. However, in the conventional parking control device, the sensor data used to recognize the parking space is too short or excessive, so that corner points on both sides of the obstacle in the vicinity of the parking space are determined differently from the actual one, and the parking space is incorrectly determined by incorrectly identifying the location of the obstacle. Recognizing problems may occur. The error of parking space recognition is a factor that hinders safe and accurate parking control.

이러한 배경에서, 본 발명의 목적은, 센서 데이터의 부족이나 과다하여 인식 오차가 발생할 수 있는 상황에서도, 주차공간의 주변에 있는 물체의 위치를 정확하게 파악하여 주차공간을 정확히 인식할 수 있도록 해주는 데 있다. In this background, an object of the present invention is to accurately recognize a parking space by accurately identifying the position of an object around the parking space, even in a situation in which a recognition error may occur due to a lack or excessive sensor data. .

전술한 목적을 달성하기 위하여, 일 측면에서, 본 발명은, 센서를 통해 센서신호를 송신하고 상기 송신된 센서신호가 주차공간의 주변에 있는 하나 이상의 물체에 반사되어 수신된 반사 센서신호로부터 센서 데이터를 획득하는 센서 데이터 획득부; 상기 센서 데이터를 분석하여 특정 물체의 에지점 및 참조점을 추출하는 센서 데이터 분석부; 상기 에지점 및 상기 참조점에 기초하여, 상기 특정 물체의 코너점을 결정하는 코너점 결정부; 및 상기 코너점에 근거하여, 상기 주차공간의 주변에 있는 상기 특정 물체의 위치를 파악하여 상기 주차공간을 인식하는 주차공간 인식부를 포함하는 것을 특징으로 하는 주차공간 인식 장치를 제공한다. In order to achieve the above object, in one aspect, the present invention, the sensor data through the sensor and the sensor data from the received reflection sensor signal received by reflecting the transmitted sensor signal to one or more objects in the periphery of the parking space Sensor data acquisition unit for obtaining a; A sensor data analyzer configured to analyze the sensor data and extract edge and reference points of a specific object; A corner point determiner configured to determine a corner point of the specific object based on the edge point and the reference point; And a parking space recognizing unit configured to recognize the parking space by identifying a location of the specific object around the parking space based on the corner point.

다른 측면에서, 본 발명은, 주차공간 인식 장치가 제공하는 주차공간 인식 방법에 있어서, (a) 센서를 통해 센서신호를 송신하고 상기 송신된 센서신호가 주차공간의 주변에 있는 하나 이상의 물체에 반사되어 수신된 반사 센서신호로부터 센서 데이터를 획득하는 단계; (b) 상기 센서 데이터를 분석하여 특정 물체의 에지점 및 참조점을 추출하는 단계; (c) 상기 에지점 및 상기 참조점에 기초하여, 상기 특정 물체의 코너점을 결정하는 단계; 및 (d) 상기 코너점에 근거하여, 상기 주차공간의 주변에 있는 상기 특정 물체의 위치를 파악하여 상기 주차공간을 인식하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 주차공간 인식 방법을 제공한다. In another aspect, the present invention provides a parking space recognition method provided by a parking space recognition apparatus, (a) transmitting a sensor signal through a sensor and the transmitted sensor signal is reflected to one or more objects in the periphery of the parking space Obtaining sensor data from the received reflection sensor signal; (b) extracting an edge point and a reference point of a specific object by analyzing the sensor data; (c) determining a corner point of the specific object based on the edge point and the reference point; And (d) recognizing a parking space by identifying a location of the specific object around the parking space based on the corner point.

이상에서 설명한 바와 같이 본 발명에 의하면, 센서 데이터의 부족이나 과다하여 인식 오차가 발생할 수 있는 상황에서도, 주차공간의 주변에 있는 물체의 위치를 정확하게 파악하여 주차공간을 정확히 인식할 수 있도록 해주는 효과가 있다. As described above, according to the present invention, even in a situation in which a recognition error may occur due to lack or excessive sensor data, an effect of accurately identifying the parking space by accurately identifying the position of an object around the parking space is provided. have.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 주차공간 인식 장치에 대한 블록구성도이다.
도 2는 주차 제어 환경을 예시적으로 나타낸 도면이다.
도 3은 도 2의 주차 제어 환경에서 센서 데이터 부족으로 인한 인식 오차를 나타낸 도면이다.
도 4는 도 2의 주차 제어 환경에서 센서 데이터 과다로 인한 인식 오차를 나타낸 도면이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 주차공간 인식 장치에 의해, 센서 데이터 부족시, 주차공간 인식 성능 향상을 위한 코너점 결정 방법을 나타낸 도면이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 주차공간 인식 장치에 의해, 센서 데이터 과다시, 주차공간 인식 성능 향상을 위한 코너점 결정 방법을 나타낸 도면이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 주차공간 인식 장치에 의해, 물체의 위치를 파악하고, 이를 통해 도 2의 주차 제어 환경에서의 주차공간을 인식한 것을 나타낸 도면이다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 주차공간 인식 방법에 대한 흐름도이다. 1 is a block diagram of a parking space recognition apparatus according to an embodiment of the present invention.
2 exemplarily illustrates a parking control environment.
3 is a diagram illustrating a recognition error due to lack of sensor data in the parking control environment of FIG. 2.
4 is a diagram illustrating a recognition error due to excessive sensor data in the parking control environment of FIG. 2.
5 is a view illustrating a corner point determination method for improving parking space recognition performance when sensor data is insufficient by the parking space recognition apparatus according to an embodiment of the present invention.
6 is a view illustrating a corner point determination method for improving parking space recognition performance when sensor data is excessive by the parking space recognition apparatus according to an embodiment of the present invention.
FIG. 7 is a view illustrating a location of an object and a parking space in the parking control environment of FIG. 2 through the parking space recognition apparatus according to an embodiment of the present invention.
8 is a flowchart illustrating a parking space recognition method according to an embodiment of the present invention.

이하, 본 발명의 일부 실시예들을 예시적인 도면을 통해 상세하게 설명한다. 각 도면의 구성요소들에 참조부호를 부가함에 있어서, 동일한 구성요소들에 대해서는 비록 다른 도면상에 표시되더라도 가능한 한 동일한 부호를 가지도록 하고 있음에 유의해야 한다. 또한, 본 발명을 설명함에 있어, 관련된 공지 구성 또는 기능에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명은 생략한다.Hereinafter, some embodiments of the present invention will be described in detail with reference to exemplary drawings. It should be noted that, in adding reference numerals to the constituent elements of the drawings, the same constituent elements are denoted by the same reference symbols as possible even if they are shown in different drawings. In the following description of the present invention, a detailed description of known functions and configurations incorporated herein will be omitted when it may make the subject matter of the present invention rather unclear.

또한, 본 발명의 구성 요소를 설명하는 데 있어서, 제 1, 제 2, A, B, (a), (b) 등의 용어를 사용할 수 있다. 이러한 용어는 그 구성 요소를 다른 구성 요소와 구별하기 위한 것일 뿐, 그 용어에 의해 해당 구성 요소의 본질이나 차례 또는 순서 등이 한정되지 않는다. 어떤 구성 요소가 다른 구성요소에 "연결", "결합" 또는 "접속"된다고 기재된 경우, 그 구성 요소는 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되거나 또는 접속될 수 있지만, 각 구성 요소 사이에 또 다른 구성 요소가 "연결", "결합" 또는 "접속"될 수도 있다고 이해되어야 할 것이다.In describing the components of the present invention, terms such as first, second, A, B, (a), and (b) may be used. These terms are intended to distinguish the constituent elements from other constituent elements, and the terms do not limit the nature, order or order of the constituent elements. When a component is described as being "connected", "coupled", or "connected" to another component, the component may be directly connected to or connected to the other component, It should be understood that an element may be "connected," "coupled," or "connected."

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 주차공간 인식 장치(100)에 대한 블록구성도이다. 1 is a block diagram of a parking space recognition apparatus 100 according to an embodiment of the present invention.

도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 주차공간 인식 장치(100)는, 센서를 통해 센서신호를 송신하고 송신된 센서신호가 주차공간의 주변에 있는 하나 이상의 물체(이는, 주차제어에 방해가 되어 위치가 정확히 파악되어야 하는 장애물(이하, '특정 물체'라 함)를 포함하고, 주차제어에 방해가 되지 않거나 주차제어 및 위치인식에 고려될 필요가 없는 일반 물체를 더 포함할 수 있음)에 반사되어 수신된 반사 센서신호로부터 센서 데이터를 획득하는 센서 데이터 획득부(110)와, 획득된 센서 데이터를 분석하여 특정 물체의 에지점(Edge Point) 및 참조점(Reference Point)을 추출하는 센서 데이터 분석부(120)와, 특정 물체의 추출된 에지점 및 참조점에 기초하여, 특정 물체의 코너점을 결정하는 코너점 결정부(130)와, 특정 물체의 결정된 코너점에 근거하여, 주차공간의 주변에 있는 특정 물체의 위치를 파악하여 주차공간을 인식하는 주차공간 인식부(140) 등을 포함한다.Referring to FIG. 1, the parking space recognizing apparatus 100 according to an exemplary embodiment of the present invention transmits a sensor signal through a sensor, and the transmitted sensor signal is one or more objects in the periphery of the parking space (that is, parking control). It may contain obstacles (henceforth referred to as 'specific objects') that are obstructed and must be accurately identified, and may further include general objects which do not interfere with parking control or do not need to be considered for parking control and location recognition. Sensor data acquisition unit 110 that acquires sensor data from the reflected sensor signal reflected and received, and extracts an edge point and a reference point of a specific object by analyzing the acquired sensor data. On the basis of the sensor data analysis unit 120, the corner point determination unit 130 to determine the corner point of the specific object based on the extracted edge point and the reference point of the specific object, and based on the determined corner point of the specific object , Identifying the position of an object in the vicinity of the primary space and includes a parking recognition unit 140, such as listening to the parking area.

이러한 주차공간 인식 장치(100)에서의 주차공간 인식 결과는, 주차 제어 장치에서 주차공간으로의 차량 주차 제어에 이용된다. 주차 제어 환경을 예시적으로 나타낸 도 2를 참조하면, 차량 X(210)가 주차차량 A(220)와 주차차량 B(230) 사이의 주차공간(200)에 직각 주차를 하고자 하는 경우, 차량 X(210)에 탑재된 주차 제어 장치는, 주차공간 인식 장치(100)가 센서(예: 초음파 센서)를 이용하여 주차공간(200)을 인식하고, 인식 결과에 근거하여 차량 X(210)의 조향 제어를 통해 인식된 주차공간(200)으로 주차 제어를 수행하게 된다. 이때, 안전하고 정확한 주차 제어를 위해서는 주차공간(200)의 인식이 정확하게 이루어져야 한다. 주차공간(200)의 정확한 인식은, 주차공간(200)의 주변에 있는 특정 물체(즉, 주차 제어시 방해가 되는 장애물, 도 2에서는 차량 A(220)와 차량 B(230) 등)의 위치를 정확하게 파악하는 것이 반드시 필요하다. The parking space recognition result of the parking space recognition apparatus 100 is used for vehicle parking control from the parking control device to the parking space. Referring to FIG. 2 exemplarily illustrating a parking control environment, when the vehicle X 210 intends to park at right angles in the parking space 200 between the parking vehicle A 220 and the parking vehicle B 230, the vehicle X 210. In the parking control device mounted on the 210, the parking space recognition apparatus 100 recognizes the parking space 200 using a sensor (eg, an ultrasonic sensor), and steer the vehicle X 210 based on the recognition result. The parking control is performed to the recognized parking space 200 through the control. At this time, for safe and accurate parking control, the recognition of the parking space 200 should be made accurately. Accurate recognition of the parking space 200, the location of a particular object (i.e., obstacles that interfere with parking control, vehicle A 220 and vehicle B 230 in FIG. 2, etc.) in the vicinity of the parking space 200 It is essential to know exactly.

하지만, 종래의 주차제어 장치에서 주차공간(200) 인식시, 물체(주변 장애물, 즉 차량 A(220) 또는 차량 B(230) 등)의 위치를 잘못 파악하여 주차공간(200)을 잘못 인식하는 문제점이 발생할 수 있다. 이때, 물체의 위치를 잘못 파악하는 이유는, 주차공간(200) 인식시 이용되는 센서 데이터가 너무 부족하거나 과다하여 물체의 양측 코너점이 실제와는 다르게 결정되기 때문이다. However, when the parking space 200 is recognized by the conventional parking control device, the parking space 200 is incorrectly recognized by incorrectly detecting the position of an object (a peripheral obstacle, that is, the vehicle A 220 or the vehicle B 230, etc.). Problems may arise. In this case, the reason for misidentifying the position of the object is because the sensor data used when recognizing the parking space 200 is too short or excessive, so that both corner points of the object are determined differently from the actual conditions.

도 3은 도 2의 주차 제어 환경에서 센서 데이터 부족으로 인한 인식 오차를 나타낸 도면이다. 3 is a diagram illustrating a recognition error due to lack of sensor data in the parking control environment of FIG. 2.

도 3을 참조하면, 차량 X(210)에 장착된 센서에서 송신된 센서신호가 차량 A(220)에 반사되어 수신되고 이렇게 수신된 반사 센서신호로부터 얻어진 센서 데이터는, 차량 A(220)의 양측 끝 부근(310, 320)에서 부족할 수 있다. 이러한 경우, 오른쪽 실험 결과 그래프에 도시된 바와 같이, 차량 A(220)의 양측 끝 부근(310, 320)에서 대략 38cm와 8cm 정도의 인식 오차가 발생한다. 즉, 차량 A(220)의 인식된 너비가 실제 너비보다 대략 46cm(=38+8) 정도 좁게 인식되는 오차가 발생한다. 다르게 표현하면, 차량 A(220)의 양측 코너점(양측 끝 지점)의 위치가 실제보다 차량 중심 방향으로 안쪽으로 들어온 지점에서 파악되는 인식 오차가 발생한다. 이로 인해, 차량 A(200)의 위치가 잘못 파악되어 주차공간(200)의 인식 오류가 발생하게 되는 것이다. Referring to FIG. 3, the sensor signal transmitted from the sensor mounted on the vehicle X 210 is received by being reflected by the vehicle A 220, and the sensor data obtained from the received reflection sensor signal is both sides of the vehicle A 220. May be lacking near the ends 310, 320. In this case, as shown in the graph of the experiment results on the right, recognition errors of approximately 38 cm and 8 cm occur near both ends 310 and 320 of the vehicle A 220. That is, an error occurs that the recognized width of the vehicle A 220 is recognized to be approximately 46 cm (= 38 + 8) narrower than the actual width. In other words, a recognition error occurs at a point where the positions of both corner points (both end points) of the vehicle A 220 enter inward in the vehicle center direction than the actual state. As a result, the position of the vehicle A 200 is misidentified and a recognition error of the parking space 200 occurs.

도 4는 도 2의 주차 제어 환경에서 센서 데이터 과다로 인한 인식 오차를 나타낸 도면이다. 4 is a diagram illustrating a recognition error due to excessive sensor data in the parking control environment of FIG. 2.

도 4를 참조하면, 차량 X(210)에 장착된 센서에서 송신된 센서신호가 차량 A(220)에 반사되어 수신되고 이렇게 수신된 반사 센서신호로부터 얻어진 센서 데이터는, 차량 A(220)의 양측 끝 부근(310, 320)에서 과다하게 발생할 수 있다. 이러한 경우, 도 4의 실험 결과 그래프에 도시된 바와 같이, 차량 A(220)의 양측 끝 부근(310, 320)에서 과다하게 발생한 센서 데이터(410, 420)는, 차량 A(220)의 인식된 너비가 실제 너비보다 넓게 인식되게 하는 오차를 발생시킨다. 다르게 표현하면, 차량 A(220)의 양측 코너점(양측 끝 지점)의 위치가 실제보다 차량 중심 방향에서 바깥쪽으로 나간 지점에서 파악되는 인식 오차가 발생한다. 이로 인해, 차량 A(200)의 위치가 잘못 파악되어 주차공간(200)의 인식 오류가 발생하게 되는 것이다. Referring to FIG. 4, the sensor signal transmitted from the sensor mounted on the vehicle X 210 is received by being reflected by the vehicle A 220, and the sensor data obtained from the received reflection sensor signal is both sides of the vehicle A 220. It can occur excessively near the end (310, 320). In this case, as shown in the graph of the experiment result of FIG. 4, the sensor data 410 and 420 generated excessively in the vicinity of both ends 310 and 320 of the vehicle A 220 may be recognized by the vehicle A 220. It generates an error that makes the width recognized wider than the actual width. In other words, a recognition error occurs at a point where the positions of both corner points (both end points) of the vehicle A 220 are moved outward from the direction of the vehicle center than the actual state. As a result, the position of the vehicle A 200 is misidentified and a recognition error of the parking space 200 occurs.

도 1을 참조하여 전술한 주차공간 인식 장치(100)는, 전술한 종래의 주차공간(200) 인식 오류를 개선하여 주차공간(200)에 대한 높은 인식 성능을 제공하는 장치이다. The parking space recognizing apparatus 100 described above with reference to FIG. 1 is a device that provides a high recognition performance for the parking space 200 by improving the aforementioned conventional parking space 200 recognition error.

이러한 주차공간 인식 장치(100)에 포함된 센서 데이터 분석부(120)는, 센서 데이터 획득부(110)에서 획득된 센서 데이터를 분석하여, 주차공간의 주변에 있는 특정 물체(주차 제어시 방해가 되는 장애물)의 에지점 및 참조점을 추출하는데, 주차공간의 주변에 있는 특정 물체(주차 제어시 방해가 되는 장애물)가 있는 지점을 인지하여, 인지된 지점 중 양측 끝 지점을 에지점으로 추출하고, 인지된 지점 중 가운데 지점을 참조점으로 추출할 수 있다. The sensor data analyzing unit 120 included in the parking space recognizing apparatus 100 analyzes sensor data acquired by the sensor data obtaining unit 110, thereby preventing a specific object (the interference during the parking control) from the surroundings of the parking space. It extracts the edge point and the reference point of the obstacle), and recognizes the point where there is a specific object (obstacle that interferes with the parking control) around the parking space, and extracts both end points of the recognized points as the edge point. In this case, the center point among the recognized points can be extracted as a reference point.

전술한 코너점 결정부(130)는, 코너점 결정 방법의 일 예로서, 센서 데이터 분석부(120)에서 특정 물체의 추출된 에지점에 근거하여 특정 물체의 너비를 파악하고, 파악된 너비를 기준 너비와 비교한 결과, 파악된 너비와 기준 너비가 일정 범위 이상으로 차이가 나지 않는 경우(즉, 파악된 너비와 기준 너비가 거의 동일한 경우), 특정 물체의 추출된 에지점의 X 좌표값과 추출된 참조점의 Y 좌표값으로부터 코너점의 X 좌표값과 Y 좌표값을 각각 획득함으로써, 코너점을 결정할 수 있다. 즉, 센서 데이터로부터 측정된 에지점의 X 좌표값을 그대로 코너점의 X 좌표값으로 결정하는 것이다. The above-described corner point determiner 130, as an example of a corner point determination method, grasps the width of a specific object based on the extracted edge point of the specific object in the sensor data analyzer 120, and determines the detected width. As a result of comparison with the reference width, if the identified width and the reference width do not differ by more than a certain range (that is, the identified width and the reference width are almost equal), the X coordinate value of the extracted edge point of the specific object The corner point can be determined by acquiring the X coordinate value and the Y coordinate value of the corner point from the extracted Y coordinate value of the reference point, respectively. That is, the X coordinate value of the edge point measured from the sensor data is directly determined as the X coordinate value of the corner point.

하지만, 센서 데이터로부터 측정된 에지점의 X 좌표값은 특정 물체의 실제 끝점과는 차이가 있을 수 있다. 즉, 파악된 너비와 기준 너비가 일정 범위 이상으로 차이가 나는 경우(즉, 파악된 너비와 기준 너비가 상당히 차이가 나는 경우)가 발생할 수 있다. 이러한 점으로 인해 주차공간의 주변에 있는 특정 물체의 위치를 잘못 파악하여 주차공간 인식 오류를 발생시키게 된다. 이러한 주차공간 인식 오류를 해결하기 위하여, 전술한 코너점 결정부(130)는, 코너점 결정 방법의 일 예로서, 센서 데이터 분석부(120)에서 특정 물체의 추출된 에지점에 근거하여 특정 물체의 너비를 파악하고, 파악된 너비를 기준 너비와 비교한 결과, 파악된 너비와 기준 너비가 일정 범위 이상으로 차이가 나는 경우, "참조점" 및 "편차 오프셋"에 근거하여 코너점의 X 좌표값과 Y 좌표값을 획득함으로써, 코너점을 결정할 수 있다. However, the X coordinate value of the edge point measured from the sensor data may be different from the actual end point of the specific object. That is, there may be a case where the identified width and the reference width differ by more than a certain range (that is, the identified width and the reference width differ significantly). This causes the parking space recognition error by mislocating a specific object around the parking space. In order to solve such a parking space recognition error, the above-described corner point determination unit 130 is an example of a corner point determination method, based on the extracted edge point of the specific object in the sensor data analyzer 120. If you know the width of, and compare the identified width to the reference width, and the difference between the identified width and the reference width is more than a certain range, then the X coordinate of the corner point based on "reference point" and "deviation offset" By obtaining the value and the Y coordinate value, the corner point can be determined.

아래에서는, 파악된 너비와 기준 너비가 일정 범위 이상으로 차이가 나는 경우를 파악된 너비가 기준 너비가 부족하여 파악된 너비와 기준 너비가 일정 범위 이상으로 차이가 나는 경우(센서 데이터 부족으로 인해 발생하는 경우임)와, 파악된 너비가 기준 너비가 과다하여 파악된 너비와 기준 너비가 일정 범위 이상으로 차이가 나는 경우(센서 데이터 과다로 인해 발생하는 경우임)로 각각 나누어 코너점 결정 방법을 도 5와 도 6을 각각 참조하여 상세하게 설명한다. Below is the case where the identified width and the reference width differ by more than a certain range, and the identified width and the reference width differ by more than a certain range because the identified width is insufficient. And the case where the identified width differs by more than a certain range due to the excessive reference width (which is caused by the excessive sensor data). It will be described in detail with reference to 5 and 6, respectively.

도 5를 참조하면, 센서 데이터 부족으로 인해 인식 오차가 발생하는 경우, 코너점 결정부(130)는, 센서 데이터 분석부(120)에서 센서 데이터를 분석하여 특정 물체의 추출한 참조점과 에지점을 이용하여 코너점을 결정하는데, 더욱 상세하게 설명하면, 특정 물체의 참조점의 X 좌표값 및 에지점의 X 좌표값 간의 거리(d1)를 계산하여, 계산된 거리(d1)로부터 특정 물체의 너비(2*d1)를 파악하고, 파악된 너비(2*d1)를 기준 너비와 비교한 결과, 파악된 너비(2*d1)가 기준 너비보다 부족하여 파악된 너비와 기준 너비가 일정 범위 이상으로 차이가 나는 경우, 참조점의 X 좌표값과 편차 오프셋의 X값(X값 1, X값 2)으로부터 특정 물체의 코너점의 X 좌표값을 획득한다. Referring to FIG. 5, when a recognition error occurs due to lack of sensor data, the corner point determiner 130 analyzes the sensor data by the sensor data analyzer 120 and extracts a reference point and an edge point extracted from a specific object. To determine the corner point by using, in more detail, the distance d1 between the X coordinate value of the reference point of the specific object and the X coordinate value of the edge point is calculated to calculate the width of the specific object from the calculated distance d1. (2 * d1) is identified, and the identified width (2 * d1) is compared with the reference width, and the identified width (2 * d1) is less than the reference width, so the identified width and reference width are beyond a certain range. If there is a difference, the X coordinate value of the corner point of the specific object is obtained from the X coordinate value of the reference point and the X value of the deviation offset (X value 1, X value 2).

도 6을 참조하면, 센서 데이터 과다로 인해 인식 오차가 발생하는 경우, 코너점 결정부(130)는, 특정 물체의 파악된 너비(2*d2)가 기준 너비보다 과다하여 파악된 너비(2*d2)와 기준 너비가 일정 범위 이상으로 차이가 나는 경우, 참조점의 Y 좌표값으로부터 상기 편차 오프셋의 Y값(Y값 1, Y값 2)만큼 떨어진 Y 좌표값에 해당하는 X 좌표값을 코너점의 X 좌표값으로 획득한다. Referring to FIG. 6, when a recognition error occurs due to excessive sensor data, the corner point determiner 130 determines that the determined width 2 * d2 of the specific object is greater than the reference width and thus the recognized width 2 *. d2) and the reference width differ by more than a certain range, the corner of the X coordinate value corresponding to the Y coordinate value away from the Y coordinate value of the reference point by the Y value (Y value 1, Y value 2) of the deviation offset Obtained by the X coordinate of the point.

또한, 코너점 결정부(130)는, 참조점의 Y 좌표값으로부터 코너점의 Y좌표값을 획득한다. In addition, the corner point determiner 130 obtains the Y coordinate value of the corner point from the Y coordinate value of the reference point.

이렇게 하여, 코너점 결정부(130)는, 도 5의 경우 또는 도 6의 경우에서 획득된 코너점의 X 좌표값과, 참조점의 Y 좌표값으로부터 획득된 코너점의 Y좌표값으로부터 코너점을 결정할 수 있다. In this way, the corner point determining unit 130 performs the corner point from the X coordinate value of the corner point obtained in the case of FIG. 5 or the case of FIG. 6 and the Y coordinate value of the corner point obtained from the Y coordinate value of the reference point. Can be determined.

전술한 본 발명의 일 실시예에 따른 주차공간 인식 장치(100)는, 초음파 센서 등의 센서 또는 주차 제어 시스템에 포함될 수 있으며, 전자 제어 장치(ECU: Electronic Control Unit)으로 구현될 수도 있다. The parking space recognition apparatus 100 according to the embodiment of the present invention described above may be included in a sensor such as an ultrasonic sensor or a parking control system, or may be implemented as an electronic control unit (ECU).

도 7은, 도 2의 주차 제어 환경에서의 주차공간을 인식한 결과를 나타낸 도면이다. 단, 도 7은, 도 6에서와 같이 센서 데이터 과다인 경우에서의 코너점 결정 방식을 통해 주차공간(200)을 인식한 결과를 나타낸다. FIG. 7 is a diagram illustrating a result of recognizing a parking space in the parking control environment of FIG. 2. However, FIG. 7 illustrates a result of recognizing the parking space 200 through the corner point determination method in the case of excessive sensor data as in FIG. 6.

도 7을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 주차공간 인식 장치(100)는 전술한 방식을 이용하여 특정 물체(도 2의 차량 A(220), 차량 B(230))의 코너점을 결정한다. 즉, 차량 A(220)의 시작지점과 끝 지점(C1)을 알 수 있게 되고, 차량 B(230)의 시작지점(C2)과 끝 지점을 알 수 있게 된다. 이렇게 하여, 차량 A(220)의 끝 지점(C1)과 차량 B(230)의 시작지점(C2) 사이의 공간을 주차공간(200)으로 인식한다. 이때, 인식된 주차공간(200)의 폭(W2)은, 주차공간(200)의 인식 오류에 의해 인식되는 폭(W1)보다 넓다는 것을 확인할 수 있다. 즉, 종래에는, 센서 데이터 과다로 인해, 특정 물체(도 2의 차량 A(220), 차량 B(230))의 코너점의 위치를 잘못 인식하고 이로 인해 특정 물체(도 2의 차량 A(220), 차량 B(230))의 너비를 실제보다 더 넓게 파악함으로써, 주차공간(200)의 폭(W1)을 좁게 파악했던 것에 비해, 본 발명에 따르면, 특정 물체(도 2의 차량 A(220), 차량 B(230))의 코너점의 위치를 보정하여 정확하게 인식함으로써, 실제보다 좁게 인식되었던 주차공간(200)을 실제와 가깝게 인식할 수 있게 되는 것이다.Referring to FIG. 7, the parking space recognizing apparatus 100 according to an embodiment of the present invention uses the aforementioned method to determine corner points of specific objects (vehicle A 220 and vehicle B 230 of FIG. 2). Decide That is, the start point and the end point C1 of the vehicle A 220 can be known, and the start point C2 and the end point of the vehicle B 230 can be known. In this way, the space between the end point C1 of the vehicle A 220 and the start point C2 of the vehicle B 230 is recognized as the parking space 200. In this case, it may be confirmed that the width W2 of the recognized parking space 200 is wider than the width W1 recognized by the recognition error of the parking space 200. That is, conventionally, due to excessive sensor data, the position of the corner point of a specific object (vehicle A 220, B 230 of FIG. 2) is incorrectly recognized, and this causes the specific object (vehicle A 220 of FIG. 2). According to the present invention, the width W1 of the parking space 200 is narrowly determined by grasping the width of the vehicle B 230 wider than it actually is. By correcting the position of the corner point of the vehicle B (230) and accurately recognizing, it is possible to recognize the parking space 200 that has been narrowly recognized than the actual state.

도 8은, 이상에서 전술한 본 발명의 일 실시예에 따른 주차공간 인식 장치(100)가 제공하는 주차공간 인식 방법에 대한 간략한 흐름도이다. 8 is a brief flowchart of a parking space recognition method provided by the parking space recognition apparatus 100 according to an embodiment of the present invention described above.

도 8을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 주차공간 인식 장치(100)가 제공하는 주차공간 인식 방법은, 센서를 통해 센서신호를 송신하고 송신된 센서신호가 주차공간의 주변에 있는 하나 이상의 물체(이는 주차제어에 방해가 되는 장애물(특정 물체)과, 방해가 안되는 일반 물체를 포함할 수 있음)에 반사되어 수신된 반사 센서신호로부터 센서 데이터를 획득하는 단계(S800)와, 획득된 센서 데이터를 분석하여 특정 물체의 에지점 및 참조점을 추출하는 단계(S802)와, 추출된 에지점 및 참조점에 기초하여, 특정 물체의 코너점을 결정하는 단계(S804)와, 결정된 코너점에 근거하여, 주차공간의 주변에 있는 특정 물체의 위치를 파악하여 주차공간을 인식하는 단계(S806) 등을 포함한다. Referring to FIG. 8, the parking space recognition method provided by the parking space recognition apparatus 100 according to an embodiment of the present invention includes one in which a sensor signal is transmitted through a sensor and the transmitted sensor signal is around the parking space. Acquiring sensor data from a reflection sensor signal received by being reflected by an abnormal object (which may include an obstacle (specific object) that interferes with parking control and a general object that does not interfere) (S800); Analyzing the sensor data to extract an edge point and a reference point of the specific object (S802), and determining the corner point of the specific object based on the extracted edge point and the reference point (S804) and the determined corner point On the basis of the, and to identify the location of the specific object in the periphery of the parking space to recognize the parking space (S806) and the like.

전술한 S804 단계에서, 코너점의 X 좌표값의 획득 과정은 다음과 같다. In the above-described step S804, the process of obtaining the X coordinate value of the corner point is as follows.

S802 단계에서 추출된 참조점의 X 좌표값 및 802 단계에서 추출된 에지점의 X 좌표값 간의 거리(즉, 특정 물체의 너비)를 계산하고, 특정 물체의 코너점을 결정하기 위하여 센서 데이터가 부족한지 과다한지를 계산된 거리에 기초하여 판단하고, 센서 데이터가 부족한 거로 판단되면 참조점의 X 좌표값과 편차 오프셋의 X값으로부터 특정 물체의 코너점의 X 좌표값을 획득한다. 만약, 센서 데이터가 과도한 거로 판단되면 참조점의 Y 좌표값으로부터 편차 오프셋의 Y값만큼 떨어진 Y 좌표값에 해당하는 X 좌표값을 코너점의 X 좌표값으로 획득한다. In order to calculate the distance between the X coordinate value of the reference point extracted in step S802 and the X coordinate value of the edge point extracted in step 802 (that is, the width of the specific object), the sensor data is insufficient to determine the corner point of the specific object. The determination is made based on the calculated distance based on the calculated distance. If the sensor data is determined to be insufficient, the X coordinate value of the corner point of the specific object is obtained from the X coordinate value of the reference point and the X value of the deviation offset. If it is determined that the sensor data is excessive, the X coordinate value corresponding to the Y coordinate value separated by the Y value of the deviation offset from the Y coordinate value of the reference point is obtained as the X coordinate value of the corner point.

전술한 S804 단계에서, 코너점의 Y좌표값은, 참조점의 Y 좌표값으로부터 획득될 수 있다. In step S804 described above, the Y coordinate value of the corner point may be obtained from the Y coordinate value of the reference point.

이렇게 하여, S804 단계에서는, 코너점의 X좌표값과 Y좌표값을 획득하게 되고, 이로부터 코너점을 결정할 수 있게 된다. In this way, in step S804, the X coordinate value and the Y coordinate value of the corner point are obtained, and the corner point can be determined therefrom.

이상에서 설명한 바와 같이 본 발명에 의하면, 센서 데이터의 부족이나 과다하여 인식 오차가 발생할 수 있는 상황에서도, 주차공간의 주변에 있는 물체의 위치를 정확하게 파악하여 주차공간을 정확히 인식할 수 있도록 해주는 효과가 있다. As described above, according to the present invention, even in a situation in which a recognition error may occur due to lack or excessive sensor data, an effect of accurately identifying the parking space by accurately identifying the position of an object around the parking space is provided. have.

이상에서, 본 발명의 실시예를 구성하는 모든 구성 요소들이 하나로 결합되거나 결합되어 동작하는 것으로 설명되었다고 해서, 본 발명이 반드시 이러한 실시예에 한정되는 것은 아니다. 즉, 본 발명의 목적 범위 안에서라면, 그 모든 구성 요소들이 하나 이상으로 선택적으로 결합하여 동작할 수도 있다. 또한, 그 모든 구성 요소들이 각각 하나의 독립적인 하드웨어로 구현될 수 있지만, 각 구성 요소들의 그 일부 또는 전부가 선택적으로 조합되어 하나 또는 복수 개의 하드웨어에서 조합된 일부 또는 전부의 기능을 수행하는 프로그램 모듈을 갖는 컴퓨터 프로그램으로서 구현될 수도 있다. 그 컴퓨터 프로그램을 구성하는 코드들 및 코드 세그먼트들은 본 발명의 기술 분야의 당업자에 의해 용이하게 추론될 수 있을 것이다. 이러한 컴퓨터 프로그램은 컴퓨터가 읽을 수 있는 저장매체(Computer Readable Media)에 저장되어 컴퓨터에 의하여 읽혀지고 실행됨으로써, 본 발명의 실시예를 구현할 수 있다. 컴퓨터 프로그램의 저장매체로서는 자기 기록매체, 광 기록매체, 캐리어 웨이브 매체 등이 포함될 수 있다.While the present invention has been described in connection with what is presently considered to be the most practical and preferred embodiments, it is to be understood that the invention is not limited to the disclosed embodiments. That is, within the scope of the present invention, all of the components may be selectively coupled to one or more of them. In addition, although all of the components may be implemented as one independent hardware, some or all of the components may be selectively combined to perform a part or all of the functions in one or a plurality of hardware. As shown in FIG. The codes and code segments constituting the computer program may be easily deduced by those skilled in the art. Such a computer program can be stored in a computer-readable storage medium, readable and executed by a computer, thereby realizing an embodiment of the present invention. As the storage medium of the computer program, a magnetic recording medium, an optical recording medium, a carrier wave medium, or the like may be included.

또한, 이상에서 기재된 "포함하다", "구성하다" 또는 "가지다" 등의 용어는, 특별히 반대되는 기재가 없는 한, 해당 구성 요소가 내재될 수 있음을 의미하는 것이므로, 다른 구성 요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성 요소를 더 포함할 수 있는 것으로 해석되어야 한다. 기술적이거나 과학적인 용어를 포함한 모든 용어들은, 다르게 정의되지 않는 한, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가진다. 사전에 정의된 용어와 같이 일반적으로 사용되는 용어들은 관련 기술의 문맥 상의 의미와 일치하는 것으로 해석되어야 하며, 본 발명에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.It is also to be understood that the terms such as " comprises, "" comprising," or "having ", as used herein, mean that a component can be implanted unless specifically stated to the contrary. But should be construed as including other elements. All terms, including technical and scientific terms, have the same meaning as commonly understood by one of ordinary skill in the art to which this invention belongs, unless otherwise defined. Commonly used terms, such as predefined terms, should be interpreted to be consistent with the contextual meanings of the related art, and are not to be construed as ideal or overly formal, unless expressly defined to the contrary.

이상의 설명은 본 발명의 기술 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것으로서, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 다양한 수정 및 변형이 가능할 것이다. 따라서, 본 발명에 개시된 실시예들은 본 발명의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시예에 의하여 본 발명의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다. 본 발명의 보호 범위는 아래의 청구범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 발명의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.The foregoing description is merely illustrative of the technical idea of the present invention, and various changes and modifications may be made by those skilled in the art without departing from the essential characteristics of the present invention. Therefore, the embodiments disclosed in the present invention are intended to illustrate rather than limit the scope of the present invention, and the scope of the technical idea of the present invention is not limited by these embodiments. The scope of protection of the present invention should be construed according to the following claims, and all technical ideas falling within the scope of the same shall be construed as falling within the scope of the present invention.

100: 주차공간 인식 장치 110: 센서 데이터 획득부
120: 센서 데이터 분석부 130: 코너점 결정부
140: 주차공간 인식부 200: 주차공간
210: 차량 X 220: 차량 A
230: 차량 B 100: parking space recognition device 110: sensor data acquisition unit
120: sensor data analysis unit 130: corner point determination unit
140: parking space recognition unit 200: parking space
210: vehicle X 220: vehicle A
230: vehicle B

Claims (7)

센서를 통해 센서신호를 송신하고 상기 송신된 센서신호가 주차공간의 주변에 있는 하나 이상의 물체에 반사되어 수신된 반사 센서신호로부터 센서 데이터를 획득하는 센서 데이터 획득부;
상기 센서 데이터를 분석하여 특정 물체의 에지점 및 참조점을 추출하는 센서 데이터 분석부;
상기 에지점 및 상기 참조점에 기초하여, 상기 특정 물체의 코너점을 결정하는 코너점 결정부; 및
상기 코너점에 근거하여, 상기 주차공간의 주변에 있는 상기 특정 물체의 위치를 파악하여 상기 주차공간을 인식하는 주차공간 인식부
를 포함하는 것을 특징으로 하는 주차공간 인식 장치. A sensor data acquisition unit configured to transmit a sensor signal through a sensor and to acquire sensor data from the received reflection sensor signal by reflecting the transmitted sensor signal to one or more objects around the parking space;
A sensor data analyzer configured to analyze the sensor data and extract edge and reference points of a specific object;
A corner point determiner configured to determine a corner point of the specific object based on the edge point and the reference point; And
A parking space recognition unit for recognizing the parking space by identifying the position of the specific object around the parking space based on the corner point.
Parking space recognition apparatus comprising a. 제 1항에 있어서,
상기 센서 데이터 분석부는,
상기 센서 데이터를 분석하여 상기 특정 물체가 있는 지점을 인지하여, 상기 인지된 지점 중 양측 끝 지점을 상기 에지점으로 추출하고, 상기 인지된 지점 중 가운데 지점을 상기 참조점으로 추출하는 것을 특징으로 하는 주차공간 인식 장치. The method according to claim 1,
The sensor data analysis unit,
Analyzing the sensor data to recognize the point where the specific object is located, extract both end points of the recognized point as the edge point, and extracts the center point of the recognized point as the reference point Parking space recognition device. 제 1항에 있어서,
상기 코너점 결정부는,
상기 에지점에 근거하여 상기 특정 물체의 너비를 파악하고, 상기 파악된 너비를 기준 너비와 비교한 결과, 상기 파악된 너비와 상기 기준 너비가 일정 범위 이상으로 차이가 나는 경우, 상기 참조점 및 편차 오프셋에 근거하여 상기 코너점의 X 좌표값과 Y 좌표값을 획득함으로써, 상기 코너점을 결정하는 것을 특징으로 하는 주차공간 인식 장치. The method according to claim 1,
The corner point determination unit,
The reference point and the deviation when the width of the specific object is determined based on the edge point, and the determined width and the reference width are different from each other by a predetermined range or more. And determining the corner point by acquiring an X coordinate value and a Y coordinate value of the corner point based on an offset. 제 3항에 있어서,
상기 코너점 결정부는,
상기 참조점의 X 좌표값 및 상기 에지점의 X 좌표값 간의 거리를 계산하여, 상기 계산된 거리로부터 상기 특정 물체의 너비를 파악하고,
상기 파악된 너비를 상기 기준 너비와 비교한 결과,
상기 파악된 너비가 상기 기준 너비보다 부족하여 상기 파악된 너비와 상기 기준 너비가 일정 범위 이상으로 차이가 나는 경우, 상기 참조점의 X 좌표값과 상기 편차 오프셋의 X값으로부터 상기 특정 물체의 코너점의 X 좌표값을 획득하고,
상기 파악된 너비가 상기 기준 너비보다 과다하여 상기 파악된 너비와 상기 기준 너비가 일정 범위 이상으로 차이가 나는 경우, 상기 참조점의 Y 좌표값으로부터 상기 편차 오프셋의 Y값만큼 떨어진 Y 좌표값에 해당하는 X 좌표값을 상기 코너점의 X 좌표값으로 획득하며,
상기 참조점의 Y 좌표값으로부터 상기 코너점의 Y좌표값을 획득함으로써,
상기 코너점을 결정하는 것을 특징으로 하는 주차공간 인식 장치. The method of claim 3,
The corner point determination unit,
Calculating the distance between the X coordinate value of the reference point and the X coordinate value of the edge point, and grasp the width of the specific object from the calculated distance,
Comparing the identified width with the reference width,
If the determined width is less than the reference width and the determined width and the reference width are different by a predetermined range or more, the corner point of the specific object from the X coordinate value of the reference point and the X value of the deviation offset Obtain the X coordinate of,
If the identified width is greater than the reference width and the determined width and the reference width differ by more than a predetermined range, they correspond to Y coordinate values that are separated by the Y value of the deviation offset from the Y coordinate value of the reference point. Obtaining an X coordinate value as an X coordinate value of the corner point,
By obtaining the Y coordinate value of the corner point from the Y coordinate value of the reference point,
The parking space recognition apparatus, characterized in that for determining the corner point. 제 1항에 있어서,
상기 코너점 결정부는,
상기 에지점에 근거하여 상기 특정 물체의 너비를 파악하고, 상기 파악된 너비를 기준 너비와 비교한 결과,
상기 파악된 너비와 상기 기준 너비가 일정 범위 이상으로 차이가 나지 않는 경우, 상기 에지점의 X 좌표값과 상기 참조점의 Y 좌표값으로부터 상기 코너점의 X 좌표값과 Y 좌표값을 각각 획득함으로써, 상기 코너점을 결정하는 것을 특징으로 하는 주차공간 인식 장치. The method according to claim 1,
The corner point determination unit,
The width of the specific object is determined based on the edge point, and the determined width is compared with a reference width.
When the determined width and the reference width do not differ by more than a predetermined range, by obtaining the X coordinate value and the Y coordinate value of the corner point from the X coordinate value of the edge point and the Y coordinate value of the reference point, respectively. And determining the corner point. 주차공간 인식 장치가 제공하는 주차공간 인식 방법에 있어서,
(a) 센서를 통해 센서신호를 송신하고 상기 송신된 센서신호가 주차공간의 주변에 있는 하나 이상의 물체에 반사되어 수신된 반사 센서신호로부터 센서 데이터를 획득하는 단계;
(b) 상기 센서 데이터를 분석하여 특정 물체의 에지점 및 참조점을 추출하는 단계;
(c) 상기 에지점 및 상기 참조점에 기초하여, 상기 특정 물체의 코너점을 결정하는 단계; 및
(d) 상기 코너점에 근거하여, 상기 주차공간의 주변에 있는 상기 특정 물체의 위치를 파악하여 상기 주차공간을 인식하는 단계
를 포함하는 것을 특징으로 하는 주차공간 인식 방법. In the parking space recognition method provided by the parking space recognition apparatus,
(a) transmitting a sensor signal through a sensor and obtaining sensor data from the received reflection sensor signal by reflecting the transmitted sensor signal to one or more objects in the periphery of the parking space;
(b) extracting an edge point and a reference point of a specific object by analyzing the sensor data;
(c) determining a corner point of the specific object based on the edge point and the reference point; And
(d) recognizing the parking space by identifying the position of the specific object around the parking space based on the corner point;
Parking space recognition method comprising a. 제 6항에 있어서,
상기 단계 (c)는,
상기 참조점의 X 좌표값 및 상기 에지점의 X 좌표값 간의 거리를 계산하고, 상기 특정 물체의 코너점을 결정하기 위하여 상기 센서 데이터가 부족한지 과다한지를 상기 계산된 거리에 기초하여 판단하고,
상기 센서 데이터가 부족한 거로 판단되면 상기 참조점의 X 좌표값과 편차 오프셋의 X값으로부터 상기 특정 물체의 코너점의 X 좌표값을 획득하고, 상기 센서 데이터가 과도한 거로 판단되면 상기 참조점의 Y 좌표값으로부터 편차 오프셋의 Y값만큼 떨어진 Y 좌표값에 해당하는 X 좌표값을 상기 코너점의 X 좌표값으로 획득하며,
상기 참조점의 Y 좌표값으로부터 상기 코너점의 Y좌표값을 획득함으로써,
상기 코너점을 결정하는 것을 특징으로 하는 주차공간 인식 방법. The method according to claim 6,
The step (c)
Calculating a distance between the X coordinate value of the reference point and the X coordinate value of the edge point, and determining whether the sensor data is insufficient or excessive to determine a corner point of the specific object, based on the calculated distance,
If it is determined that the sensor data is insufficient, the X coordinate value of the corner point of the specific object is obtained from the X coordinate value of the reference point and the X value of the deviation offset, and if the sensor data is determined to be excessive, the Y coordinate of the reference point An X coordinate value corresponding to a Y coordinate value separated by a Y value of a deviation offset from a value is obtained as an X coordinate value of the corner point,
By obtaining the Y coordinate value of the corner point from the Y coordinate value of the reference point,
The parking space recognition method, characterized in that for determining the corner point.
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